Lejos de tener el atractivo de los variogramas de Propiedades que reflejan cabalmente la continuidad espacial, los variogramas de Facies son opacos a la intuición y complejos de analizar. La heterogeneidad de un yacimiento y el comportamiento del flujo en él están determinados principalmente por la distribución espacial de las facies sedimentarias. En consecuencia, la simulación de facies ocupa un rol fundamental y primario: porosidades así como permeabilidades se simulan condicionadas a las facies. De ahí se deriva la importancia de que los métodos de simulación de facies sean eficientes. Kriging es un predictor lineal óptimo. Una de sus características es el efecto pantalla (screening effect): los puntos de la muestra cercanos al punto de predicción atenúan el peso de los puntos que están ubicados detrás. En la figura la muestra es {A, B, C, D, E y F} y X el punto a predecir; E debilita el peso de F y, en este caso, su valor es negativo. El efecto es válido para puntos en un cono posterior, como en la situación de B respecto de C y no necesariamente alineados como se encuentran X, E, F. Si Ud. trabaja en Caracterización de Yacimientos seguramente se ha hecho esa pregunta. La respuesta no es trivial. Si como es habitual usamos Kriging, necesitamos conocer el rango del modelo utilizado y la ubicación de los pozos respecto de la celda a predecir.Variogramas de Facies: ¿qué los hace peculiares?
Luego de asimilar la idea tan simple del variograma de una propiedad ¿por qué nos sorprende el variograma de facies?
Estadística de múltiples puntos (MPS): eficiente alternativa en la simulación de facies
MPS, un nuevo marco geoestadístico en la simulación de facies.
Continue reading Screening effect: qué significa y cuáles son sus implicaciones
Continue reading ¿Cuáles pozos influyen en la predicción de una propiedad en una celda de la malla 3D?
En el ejemplo de la figura el modelo es isotrópico, tipo esférico, de rango 200 mts y se conoce la media. Los pozos con información son A, B, C, D, E y F. La celda a predecir es X.
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